Etichetarea datelor pentru modelele de învățare automată: prezentare generală a procesului

Datele etichetate de înaltă calitate devin din ce în ce mai necesare pentru instruirea și îmbunătățirea modelelor bazate pe inteligență artificială, ca urmare a dezvoltării rapide a învățării automate.

Mai precis, datelor trebuie să li se atribuie o etichetă pentru ca algoritmii de învățare automată să recunoască cu ușurință informațiile pe care le conțin și să le folosească. În caz contrar, modelele de învățare automată nu sunt în măsură să discerne tiparele sau să prezică rezultatele cu acuratețe.

Potrivit unui raport realizat de Grand View Research, dimensiunea pieței globale a instrumentelor de adnotare a datelor a fost evaluată la 642,7 milioane USD în 2020 și este de așteptat să crească cu un CAGR de 25,5% din 2021 până în 2028. Această creștere rapidă indică importanța tot mai mare a datelor. etichetarea în industria de învățare automată astăzi.

Continuați să citiți articolul pentru a afla mai multe despre adnotarea datelor și pașii cheie implicați în proces. Veți înțelege mai bine cât de precise și puternice pot fi produse modele de învățare automată cu ajutorul unei etichete adecvate a datelor.

De la date dezordonate la capodopera: cum etichetarea datelor vă poate transforma modelele ML

Etichetarea datelor, în contextul învățării automate, este actul de a încorpora informații în datele brute, astfel încât este recunoscută și utilizată instantaneu de algoritmi. Aceasta presupune acordarea anumitor etichete (sau etichete) punctelor de date, astfel încât modelele ML să găsească corelații și să producă estimări precise.

Predicții inexacte și rezultate neașteptate pot apărea din incapacitatea modelelor ML de a identifica cu precizie modelele în absența unei etichetări suficiente. În funcție de tipul de date și de aplicația de învățare automată, pot fi utilizate multe tipuri de etichete. Câteva exemple includ:

• Etichete binare: atribuirea de etichete punctelor de date cu doar două valori posibile, cum ar fi „da” sau „nu”, „adevărat” sau „fals” sau „spam” sau „nu spam”.
• Etichete cu mai multe clase: includ mai multe valori posibile, cum ar fi „roșu”, „verde” sau „albastru” sau „pisica”, „câine” sau „pasăre”.
• Etichete continue: acestea sunt valori numerice, cum ar fi „temperatură”, „umiditate” sau „greutate”.

Când vine vorba de adnotarea datelor, companii precum https://labelyourdata.com/ ar putea veni în ajutor în abordarea acestei sarcini complexe. Ele oferă servicii de adnotare a datelor de înaltă calitate, sigure pentru sarcinile NLP și de viziune computerizată, pentru a garanta că datele dvs. sunt gestionate și aranjate corect pentru cerințele proiectului dvs. AI. Ei au expertiza pentru a se asigura că modelele dumneavoastră sunt instruite pe datele potrivite, ceea ce duce la performanțe mai mari și rezultate mai precise.

Să trecem acum la procesul de etichetare a datelor și să vedem cele mai bune practici pentru dezvoltarea schemelor eficiente de etichetare și menținerea asigurării calității.

O defalcare pas cu pas a procesului de etichetare a datelor

Acum că suntem conștienți de importanța etichetării datelor, haideți să explorăm procedura mai în profunzime. Etichetarea datelor nu este un proces unic, iar cea mai bună strategie va depinde de sarcina la îndemână și de tipul de date procesate.

Totuși, iată o explicație generală a ideii:

1. Colectarea datelor: Datele trebuie colectate înainte de etichetare. Informațiile pot fi în text, imagine, video, audio și alte formate. Alegerea și identificarea datelor care vor fi utilizate pentru a vă instrui modelul ML sunt pașii inițiali în procesul de colectare a datelor.
2. Definirea sarcinii: După obținerea datelor, următoarea etapă este de a specifica scopul pentru care acestea vor fi utilizate. Aceasta include decizia asupra tipului de etichete care vor fi aplicate datelor, câte etichete sunt necesare și standardele pentru aplicarea acestora.
3. Ghid de adnotare: Crearea standardelor de adnotare va garanta uniformitatea procedurii de etichetare. Acestea includ exemple, definiții și instrucțiuni despre cum să adnotăți datele.
4. Etichetare: următoarea etapă este să începeți etichetarea după ce tipul de date, specificația sarcinii și regulile de adnotare au fost stabilite. Poate fi făcut manual de oameni sau automat de mașini.
5. Asigurarea calității: ar trebui să efectuați teste de control asupra datelor adnotate după etichetare. Verificarea acurateței și conformității etichetelor aplicate datelor este o componentă a asigurării calității.
6. Iterație: Fiind un proces iterativ, adnotarea implică frecvent întoarcerea și ajustarea descrierii sarcinii, a liniilor directoare de adnotare și a etichetelor aplicate datelor.

Urmând acești pași, vă puteți asigura că datele dumneavoastră sunt bine adnotate și complet pregătite pentru a fi utilizate în scopuri de formare a modelului. În același timp, servicii precum Label Your Data oferă soluții experte de adnotare care vă pot ajuta să accelerați fluxul de lucru și să vă garantați rezultate de top.

Greșeli frecvente de evitat la etichetarea datelor pentru modelele de învățare automată

Pentru a obține rezultate precise și de încredere, există anumite lucruri de evitat atunci când etichetați datele pentru modelele de învățare automată. Ei includ:

• Etichetare inconsecventă: atunci când adnotatorii folosesc criterii de etichetare diferite, poate duce la inexactități. A avea un proces de etichetare clar este o necesitate pentru a evita astfel de erori.
• Instruire insuficientă: dacă adnotatorii nu sunt instruiți în mod adecvat cu privire la liniile directoare de etichetare, poate duce la rezultate contradictorii sau înșelătoare. Pentru a obține o etichetare de înaltă calitate, trebuie oferită o pregătire suficientă.
• Ignorarea contextului: etichetele fără context nu oferă întreaga imagine a setului de date. Gândiți-vă la modul în care datele vor fi utilizate în general și asigurați-vă că etichetele le reflectă corect.
• Prejudecăți de etichetare: modelele părtinitoare care nu sunt reprezentative pentru datele reale pot proveni din etichetarea necorespunzătoare. Este esențial să localizați și să scăpați de orice prejudecată în procedura de adnotare.

Prevenirea acestor erori frecvente vă va ajuta să produceți etichete corecte și modele de învățare automată performante. Angajarea unor companii terțe vă poate ajuta în procesul de etichetare, cu adnotatori experți și asigurarea calității pentru a vă susține.

Încheierea

Etichetarea datelor joacă un rol crucial în crearea unor modele eficiente de învățare automată. Le oferiți datelor contextul și sensul de care au nevoie prin adnotarea lor, ceea ce permite algoritmilor ML să preia informații și să facă predicții corecte. Deși etichetarea datelor poate părea o activitate obositoare și consumatoare de timp, este o etapă importantă care nu trebuie trecută cu vederea sau grăbită.

Asigurați-vă că valorile pe care se bazează modelele dvs. ML sunt de cea mai înaltă calitate, respectând cele mai bune practici și utilizând servicii fiabile de adnotare a datelor. Acordați-vă timp pentru a vă eticheta datele corect și bucurați-vă de beneficiile unui model ML bine pregătit care poate rezolva probleme complexe și poate stimula inovația în domeniul dvs. Prin parteneriat cu experți în domeniu, puteți eficientiza procesul de adnotare a datelor, puteți îmbunătăți acuratețea și, în cele din urmă, puteți evita greșelile menționate mai sus.

Citeste si:

• De ce este industria italiană de marketing digital profitabilă pentru investitori?
• Lanțul de aprovizionare digital al viitorului
• Cine are nevoie de Python și de ce?